Статистико-экономические оценки и прогнозы цен
Спектр исследовательских мероприятий на базе экономико-статистического инструментария. Гипотезы макроэкономического характера зависимости цен (в рамках предметной области) от цен на бензин, электроэнергию и экспортных цен на нефть.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 12.09.2006 |
| Размер файла | 327,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
14,53%
69,2
0,63%
75,4
0,48%
уголь каменный
27
5,39%
15,8
0,14%
25,5
0,16%
руды и концентраты железные
19,7
3,93%
23,1
0,21%
26,7
0,17%
фофаты кальция
38,3
7,64%
39,7
0,36%
43,1
0,28%
удобрения минеральные
82
16,37%
120
1,09%
128
0,82%
аммиак безводный
111
22,16%
130
1,19%
126
0,80%
Итого по отрасли
501
100,00%
603,2
5,50%
775,6
4,95%
Ср.арифм.
62,625
75,4
96,95
Ср.геом.
54,3491041
59,81797441
75,86884644
Медиана
73,6
81,85
100,7
Средняя взвешенная
889,2967802
3249,360218
4239,346192
Таблица : горизонтальный анализ
|
1998 |
1999 |
2000 |
Ср.арифм. |
Ср.геом. |
Медиана |
||
|
нефть сырая |
74,40 |
110,90 |
179,90 |
121,73 |
114,07 |
110,90 |
|
|
нефтепродукты |
75,80 |
94,50 |
171,00 |
113,77 |
107,00 |
94,50 |
|
|
газ природный |
72,80 |
69,20 |
75,40 |
72,47 |
72,42 |
72,80 |
|
|
уголь каменный |
27,00 |
15,80 |
25,50 |
22,77 |
22,16 |
25,50 |
|
|
руды и концентраты железные |
19,70 |
23,10 |
26,70 |
23,17 |
22,99 |
23,10 |
|
|
фофаты кальция |
38,30 |
39,70 |
43,10 |
40,37 |
40,32 |
39,70 |
|
|
удобрения минеральные |
82,00 |
120,00 |
128,00 |
110,00 |
107,99 |
120,00 |
|
|
аммиак безводный |
111,00 |
130,00 |
126,00 |
122,33 |
122,05 |
126,00 |
Индексный анализ
|
Индексы |
|
|
Базисные |
Цепные |
|
|
Год 1999 |
1 квартал |
422 |
|
|
|
|
|
2 квартал |
438 |
1,037914692 |
1,03791469 |
|
|
|
3 квартал |
478 |
1,091324201 |
1,13270142 |
|
|
|
4 квартал |
472 |
0,987447699 |
1,11848341 |
|
|
Год 2000 |
1 квартал |
486 |
1,029661017 |
1,15165877 |
|
|
|
2 квартал |
490 |
1,008230453 |
1,16113744 |
|
|
|
3 квартал |
495 |
1,010204082 |
1,17298578 |
|
|
|
4 квартал |
498 |
1,006060606 |
1,18009479 |
|
|
Год 2001 |
1 квартал |
502 |
1,008032129 |
1,18957346 |
|
|
|
2 квартал |
522 |
1,039840637 |
1,23696682 |
|
|
|
3 квартал |
515 |
0,986590038 |
1,22037915 |
|
|
|
4 квартал |
552 |
1,07184466 |
1,30805687 |
Ниже следует графическая интерпретация.
На графике видно , что изменение как цепных , так и базисных индексов протекает плавно , без резких скачков.
ряд 1 - базисный индекс
ряд 2 - цепной индекс
Исследуя изменения базисных индексов наименьшей значение данный показатель имел во 2 квартале 1999 г. А наибольшее значение - в 4 квартале 2001 г.
|
Порядковый № |
Название отрасли |
Цены, в млн. руб. |
Цена на электроэнергию руб. |
|||
|
1998 |
1999 |
1998 |
1999 |
|||
|
1 |
нефть сырая |
74,40 |
110,9 |
885 |
875 |
|
|
2 |
нефтепродукты |
75,80 |
94,5 |
544 |
563 |
|
|
3 |
газ природный |
27,0 |
15,8 |
574 |
736 |
|
|
4 |
уголь каменный |
19,7 |
23,1 |
567 |
536 |
|
|
5 |
руды и концентраты железные |
38,3 |
39,7 |
478 |
366 |
Анализ динамики цен с использованием временных рядов
Среднеквадратичное отклонение =
Коэффициент вариации =
Проверим ряд на аномальные наблюдения с помощью tn-критерия Граббса. В данной совокупности выделим максимальное и минимальное значение - 4453 и 5052, допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
где: y- аномальное наблюдение;
- средний абсолютный прирост.
Tn-критерия Граббса=
Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени.
На основе таблицы , представленной ниже произведем корреляционный анализ.
В данном корреляционном анализе мы проанализируем зависимость между внешней ценой на нефть и внутренней.
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
|
y(t) |
101 |
108 |
133 |
118 |
|
|
x(t) |
5,30 |
101,00 |
282,00 |
355,00 |
|
|
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
|
74,4 |
110,9 |
179,9 |
180,69 |
200,3 |
|
|
376,00 |
339,00 |
1000,00 |
1548,00 |
1687,36 |
Рассчитаем коэффициенты регрессии.
tcp =5
ycp (t)=134,02
a1=11,70
a0=75,52
Отсюда функция будет иметь вид:
y=75.52+11.70x
На основании линии регрессии выведем условный тренд Y.
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
|
yp (t) |
87,22 |
98,92 |
110,62 |
122,32 |
134,02 |
|
|
6 |
7 |
8 |
9 |
|||
|
145,72 |
157,42 |
169,12 |
180,82 |
На основании условного тренда сделаем прогноз на 11 и 12 периоды.
|
10 |
11 |
||
|
192,52 |
204,22 |
||
|
max |
229,73 |
243,60 |
|
|
min |
155,30 |
164,83 |
Рассчитаем ошибку аппроксимации по ниже заданной формуле.
Eотн =21,06
Анализ цен внешней торговли.
Группировка.
Сгруппируем по тому же принципу , что и два предыдущих пункта.
|
|
1998 |
|
1999 |
|
2000 |
|
|
|
нефть сырая |
74,4 |
- |
110,9 |
49,06% |
179,9 |
62,22% |
|
|
нефтепродукты |
75,8 |
- |
94,5 |
24,67% |
171 |
80,95% |
|
|
газ природный |
72,8 |
- |
69,2 |
-4,95% |
75,4 |
8,96% |
|
|
уголь каменный |
27 |
- |
15,8 |
-41,48% |
25,5 |
61,39% |
|
|
руды и концентраты железные |
19,7 |
- |
23,1 |
17,26% |
26,7 |
15,58% |
|
|
фофаты кальция |
38,3 |
- |
39,7 |
3,66% |
43,1 |
8,56% |
|
|
удобрения минеральные |
82 |
- |
120 |
46,34% |
128 |
6,67% |
|
|
аммиак безводный |
111 |
- |
130 |
17,12% |
126 |
-3,08% |
|
|
Итого по отрасли |
501 |
- |
603,2 |
|
775,6 |
|
В итоге получим следующую таблицу.
|
Номер группы |
Интервалы |
Число подотраслей 1999г. |
Число подотраслей 2000г. |
|
|
0 |
меньше 0% |
2 |
1 |
|
|
1 |
0-10% |
1 |
3 |
|
|
2 |
11-20% |
2 |
1 |
|
|
3 |
21-30% |
1 |
0 |
|
|
4 |
31-40% |
0 |
0 |
|
|
5 |
41-50% |
2 |
0 |
|
|
6 |
51-60% |
0 |
0 |
|
|
7 |
61-70% |
0 |
1 |
|
|
8 |
71-80% |
0 |
1 |
|
|
9 |
81-90% |
0 |
0 |
|
|
10 |
91-100% |
0 |
0 |
|
|
11 |
101-150% |
0 |
0 |
|
|
12 |
151-200% |
0 |
0 |
|
|
13 |
свыше 201% |
0 |
0 |
Ниже следует графическая интерпретация.
Средние.
Таблица : вертикальный анализ
|
продукция отрасли |
1998 |
уд. вес |
1999 |
уд.вес |
2000 |
уд.вес |
|
|
нефть сырая |
74,4 |
14,85% |
110,9 |
1,01% |
179,9 |
1,15% |
|
|
нефтепродукты |
75,8 |
15,13% |
94,5 |
0,86% |
171 |
1,09% |
|
|
газ природный |
72,8 |
14,53% |
69,2 |
0,63% |
75,4 |
0,48% |
|
|
уголь каменный |
27 |
5,39% |
15,8 |
0,14% |
25,5 |
0,16% |
|
|
руды и концентраты железные |
19,7 |
3,93% |
23,1 |
0,21% |
26,7 |
0,17% |
|
|
фофаты кальция |
38,3 |
7,64% |
39,7 |
0,36% |
43,1 |
0,28% |
|
|
удобрения минеральные |
82 |
16,37% |
120 |
1,09% |
128 |
0,82% |
|
|
аммиак безводный |
111 |
22,16% |
130 |
1,19% |
126 |
0,80% |
|
|
Итого по отрасли |
501 |
100,00% |
603,2 |
5,50% |
775,6 |
4,95% |
|
|
Ср.арифм. |
62,625 |
75,4 |
96,95 |
||||
|
Ср.геом. |
54,3491041 |
59,81797441 |
75,86884644 |
||||
|
Медиана |
73,6 |
81,85 |
100,7 |
||||
|
Средняя взвешенная |
889,2967802 |
3249,360218 |
4239,346192 |
Таблица : горизонтальный анализ
|
1998 |
1999 |
2000 |
Ср.арифм. |
Ср.геом. |
Медиана |
||
|
нефть сырая |
74,40 |
110,90 |
179,90 |
121,73 |
114,07 |
110,90 |
|
|
нефтепродукты |
75,80 |
94,50 |
171,00 |
113,77 |
107,00 |
94,50 |
|
|
газ природный |
72,80 |
69,20 |
75,40 |
72,47 |
72,42 |
72,80 |
|
|
уголь каменный |
27,00 |
15,80 |
25,50 |
22,77 |
22,16 |
25,50 |
|
|
руды и концентраты железные |
19,70 |
23,10 |
26,70 |
23,17 |
22,99 |
23,10 |
|
|
фофаты кальция |
38,30 |
39,70 |
43,10 |
40,37 |
40,32 |
39,70 |
|
|
удобрения минеральные |
82,00 |
120,00 |
128,00 |
110,00 |
107,99 |
120,00 |
|
|
аммиак безводный |
111,00 |
130,00 |
126,00 |
122,33 |
122,05 |
126,00 |
Индексный анализ
|
Индексы |
|
|
Базисные |
Цепные |
|
|
Год 1999 |
1 квартал |
422 |
|
|
|
|
|
2 квартал |
438 |
1,037914692 |
1,03791469 |
|
|
|
3 квартал |
478 |
1,091324201 |
1,13270142 |
|
|
|
4 квартал |
472 |
0,987447699 |
1,11848341 |
|
|
Год 2000 |
1 квартал |
486 |
1,029661017 |
1,15165877 |
|
|
|
2 квартал |
490 |
1,008230453 |
1,16113744 |
|
|
|
3 квартал |
495 |
1,010204082 |
1,17298578 |
|
|
|
4 квартал |
498 |
1,006060606 |
1,18009479 |
|
|
Год 2001 |
1 квартал |
502 |
1,008032129 |
1,18957346 |
|
|
|
2 квартал |
522 |
1,039840637 |
1,23696682 |
|
|
|
3 квартал |
515 |
0,986590038 |
1,22037915 |
|
|
|
4 квартал |
552 |
1,07184466 |
1,30805687 |
Ниже следует графическая интерпретация.
На графике видно , что изменение как цепных , так и базисных индексов протекает плавно , без резких скачков.
ряд 1 - базисный индекс
ряд 2 - цепной индекс
Исследуя изменения базисных индексов наименьшей значение данный показатель имел во 2 квартале 1999 г. А наибольшее значение - в 4 квартале 2001 г.
|
Порядковый № |
Название отрасли |
Цены, в млн. руб. |
Цена на электроэнергию руб. |
|||
|
1998 |
1999 |
1998 |
1999 |
|||
|
1 |
нефть сырая |
74,40 |
110,9 |
885 |
875 |
|
|
2 |
нефтепродукты |
75,80 |
94,5 |
544 |
563 |
|
|
3 |
газ природный |
27,0 |
15,8 |
574 |
736 |
|
|
4 |
уголь каменный |
19,7 |
23,1 |
567 |
536 |
|
|
5 |
руды и концентраты железные |
38,3 |
39,7 |
478 |
366 |
Анализ динамики цен с использованием временных рядов
Среднеквадратичное отклонение =
Коэффициент вариации =
Проверим ряд на аномальные наблюдения с помощью tn-критерия Граббса. В данной совокупности выделим максимальное и минимальное значение - 4453 и 5052, допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
где: y- аномальное наблюдение;
- средний абсолютный прирост.
Tn-критерия Граббса=
Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени.
На основе таблицы , представленной ниже произведем корреляционный анализ.
В данном корреляционном анализе мы проанализируем зависимость между внешней ценой на нефть и внутренней.
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
|
y(t) |
101 |
108 |
133 |
118 |
|
|
x(t) |
5,30 |
101,00 |
282,00 |
355,00 |
|
|
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
|
74,4 |
110,9 |
179,9 |
180,69 |
200,3 |
|
|
376,00 |
339,00 |
1000,00 |
1548,00 |
1687,36 |
Рассчитаем коэффициенты регрессии.
tcp =5
ycp (t)=134,02
a1=11,70
a0=75,52
Отсюда функция будет иметь вид:
y=75.52+11.70x
На основании линии регрессии выведем условный тренд Y.
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
|
yp (t) |
87,22 |
98,92 |
110,62 |
122,32 |
134,02 |
|
|
6 |
7 |
8 |
9 |
|||
|
145,72 |
157,42 |
169,12 |
180,82 |
На основании условного тренда сделаем прогноз на 11 и 12 периоды.
|
10 |
11 |
||
|
192,52 |
204,22 |
||
|
max |
229,73 |
243,60 |
|
|
min |
155,30 |
164,83 |
Рассчитаем ошибку аппроксимации по ниже заданной формуле.
Eотн =21,06
Экономической обоснование результатов анализа.
В ходе анализа мы пришли к следующему заключению. Цены выражают совокупную информацию о рынках( отраслях) и экономике в целом . Цены определенным образом зависят от нескольких основных моментов, которые нашли свое совокупное выражение в в трех факторах : цены на энергоносители и цены на основной продукт экспорта.
Построенные модели имеют достаточно высокий коэффициент детерминации , что свидетельствует об их адекватности . В ряде случаев коэффициенты корреляции были близко равны нулю , что тоже свидетельствует на мой взгляд о практической ценности моделей. Все выдвинутые гипотезы о эксопртоориентированности экономики доказаны. Правда утверждение , что совокупный спрос носит зависимый характер от мировой коньюктуры цен на нефть носит чисто гипотетический характер и требует дополнительных статистических подтверждений , но это не входит в предметную область курсового проекта.
Выводы и предложения.
В ходе работы был проведен определенный спектр исследовательских мероприятий на базе экономико-статистического инструментария. Были выдвинуты гипотезы макроэкономического характера зависимости цен ( в рамках предметной области) от цен на бензин , электроэнергию и экспортных цен на нефть . В ходе выполнения курсового проекта все гипотезы признаны правомерными.
Подобные документы
Общая характеристика статистического метода оценки риска. Описание основных инструментов его экономического анализа. Алгоритм определения среднего ожидаемого значения прибыли. Обзор актуальных экономико-статистических методов расчета вероятности риска.
реферат [51,8 K], добавлен 12.05.2014Определение вклада нефтегазодобывающего комплекса в ВВП России, зависимости экспортных доходов от цен на нефть. Оценка ситуации в нефтегазовом бизнесе. Построение моделей размещения предприятий нефтегазового комплекса. Величина рентных платежей.
контрольная работа [124,9 K], добавлен 08.03.2010Животноводство как одна из важнейших отраслей народного хозяйства. Особенности проведения экономико-статистического анализа современного состояния производства продукции животноводства в Российской Федерации. Анализ задач типологической группировки.
курсовая работа [388,0 K], добавлен 28.03.2013Основание для проведения оценки рыночной стоимости привилегированной акции ОАО "Газпром нефть" методом рынка капитала в рамках сравнительного подхода. Сведения о заказчике оценки и об оценщике. Выбор и расчет ценовых мультипликаторов по аналогам.
дипломная работа [98,4 K], добавлен 25.03.2013Понятие и значение растениеводства в экономике Бурятии. Статистико-экономический анализ эффективности производства продукции растениеводства на примере предприятии ООО "Агро-В". Организационная характеристика и природно-климатические условия хозяйства.
курсовая работа [288,3 K], добавлен 16.12.2012Исследование теоретических основ экономико-статистического анализа производства зерна. Организационно-экономическая характеристика ЗАО "Сибиряк" Муромцевского района Омской области. Изучение состава, структуры и динамики земельных угодий предприятия.
курсовая работа [573,2 K], добавлен 31.01.2013Понятие инфляции и ее виды. Определение величины национального дохода, темпов и индексов инфляции. Понятие макроэкономического равновесия, его экономические условия и основные факторы. Социально-экономические последствия инфляции, признаки стагфляции.
контрольная работа [32,6 K], добавлен 11.11.2010Трудовые ресурсы и их статистико-экономический анализ. Ряд распределения регионов по среднегодовой численности занятого населения. Индексный метод анализа. Проверка гипотезы о законе распределения регионов по среднегодовой численности занятого населения.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 08.05.2009Экономические показатели условий и результатов деятельности сельскохозяйственных предприятий. Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления.
курсовая работа [61,3 K], добавлен 03.03.2015Раскрытие сущности макроэкономического развития Брянской области. Разработка концепции построения системы поддержки принятия решений в прогнозировании макроэкономического развития. Разработка модели макроэкономического развития Брянской области.
курсовая работа [94,9 K], добавлен 26.08.2017
